毕业设计（论文）-掌纹控制系统的设计与实现

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1、五邑大学本科毕业设计（论文）摘要当今传统的安全系统主要采用的是基于口令或密码等方式，但随着社会和科技的发展，传统的安全系统在面对日新月异的社会变化面前显得越来越脆弱。为了应对新形势的安全挑战，生物识别技术异军突起，填补了安全系统的空白。众所周知，指纹识别技术应用已经相当广泛，但掌纹识别技术就目前而言还处于起步阶段，理论和应用上仍有待进一步深入。本课题的研究主题就是掌纹识别技术，掌纹较指纹而言具有丰富的纹理，从理论上说有更高的鉴别能力，需要在较高分辨率图像中获得，因掌纹面积大，导致图像数据量及特征空间太大，为图像处理带来一定难度。本课题采用的是直方图灰度变化增强、SOBE算子的

2、边缘检测的预处理方法及PCA(主成分分析)的方法，对掌纹识别技术作了实验验证。关键字：生物特征识别，掌纹识别，图像处理，SOBEL算子，PCA算法25五邑大学本科毕业设计（论文）AbstractToday'straditionalsecuritysystemismainlyusedthemeansofpassword-basedorpassword,etc.Butwiththedevelopmentofsocietyandtechnology,traditionalsecuritysystemisbecomingincreasinglyvulnerableinthefaceo

3、fthechangingsociety.Withthesecuritychallengesofthenewsituation,biometricsrisetofillthegapsinthesecuritysystem.Asweallknow,fingerprintidentificationtechnologyhasbeenwidelyused,butpalmprintidentificationtechnologyisstillataninitialstageatpresent.Ithastobestudiedfurtherin-depthboththeoryandapp

4、lication.Thethemeofthisresearchispalmprintidentificationtechnology,becausepalmprinttexturesarericherthanfingerprint's.Ithasahighercapacity,canbeidentifiedintheory.Weshouldobtainitfromhigherresolutionimages.thelargepalmareawillleadtotheimagedataandthefeaturespacetoolarge,itwillbringcertaindi

5、fficultiesforimageprocessing.Thisresearchusesthemethodsofchangingbythegrayhistogramenhancement,SOBELedgedetectionoperatorandPCA(PrincipalComponentAnalysis)toidentifythePalmprintIdentificationTechnology.Keywords:Biometric,Palmprintidentification,ImageProcessing,SOBELoperator,PCA25五邑大学本科毕业设计（

6、论文）目录摘要IAbstractII第一章绪论11.1引言11.2生物特征身份识别技术21.2.1生物特征识别技术简介21.2.2几种主要的生物特征身份识别技术31.2.3生物识别技术的应用51.3本文的主要安排5第二章掌纹识别技术的研究72.1掌纹研究的国内外现状72.2掌纹识别的优势72.3掌纹的形成及特征82.4掌纹识别模型92.5掌纹识别算法102.6本章小结10第三章掌纹识别113.1掌纹的获取113.1.1掌纹图像获取技术简介113.1.2基于CDD的掌纹获取123.2掌纹图像的预处理123．2.1灰度变换增强123.3边缘检测（基于导数的边缘检测）153.4PC

7、A(主成分分析)183.5欧氏距离183.6本章小结19第四章设计测试结果分析204.1MATLAB简介204.2MATLAB的功能模块224.3模型调试及实验结果224.4本章小结23总结24致谢26参考文献2725五邑大学本科毕业设计（论文）第一章绪论1.1引言1.1.1生物特征识别技术概述在高度信息化的现代社会，随着交通、通讯、网络技术的高速发展，信息安全显示出前所未有的重要性。在日常生活中以及金融、司法、安检、电子商务等很多场合都需要准确的身份识别以确保系统的安全，因此，人的身份识别技术的应用越